【摘 要】
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讨论了小波变换和小波神经网络，借助小波变换良好的时频带通分层性，从各阶二进小波变换的频域中提取特征，送入小波神经网络进行学习和分类，结果表明该方法稳定可靠，在复合材料智能
【机 构】
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南京航空航天大学智能结构和材料研究所
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讨论了小波变换和小波神经网络，借助小波变换良好的时频带通分层性，从各阶二进小波变换的频域中提取特征，送入小波神经网络进行学习和分类，结果表明该方法稳定可靠，在复合材料智能化研究中具有很大前景
Wavelet transform and wavelet neural network are discussed. With the good time-frequency bandpass of wavelet transform, features are extracted from the frequency domain of each order binary wavelet transform, and then sent to wavelet neural network for learning and classification. The results show that the method is stable Reliable, in the intelligent research of composite materials has great prospects
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